O Observatório Obstétrico Brasileiro (OOBr) é uma plataforma interativa de monitoramento, análise de dados públicos e disseminação de informações confiáveis e cientificamente embasadas da área de Saúde Materno-Infantil. Nele serão disponibilizadas as análises exploratórias dos dados, com visualização online, dinâmica e com filtragens escolhidas pelo usuário, além dos resultados de análises e modelos preditivos. A ideia é que o OOBr seja referência de informações sobre a saúde materno-infantil e que seja um suporte para tomada de decisões de políticas públicas na área.
Instituição: Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo
| Agatha Sacramento Rodrigues – Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo | Coordenadora |
| Rossana Pulcineli Vieira Francisco - Departamento de Obstetrícia e Ginecologia da USP | Coordenadora da área Obstétrica |
| Rafaela Alkmin da Costa – Departamento de Obstetrícia e Ginecologia da USP | Pesquisador |
| Mario Henrique Burlacchini de Carvalho – Departamento de Obstetrícia e Ginecologia da USP | Pesquisador |
| Maria de Lourdes Brizot – Departamento de Obstetrícia e Ginecologia da USP | Pesquisador |
| Cristiane de Freitas Paganot - Departamento de Obstetrícia e Ginecologia da USP | Pesquisador |
| Adriano Polpo – University of Western Australia | Pesquisador |
| Nátaly Adriana Jiménez Monroy – Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo | Pesquisador |
| Luciana Graziela de Godoi - Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo | Pesquisador |
| Karen Abraão – FACENS | Pesquisador |
| Johannes Von Lochter - FACENS | Pesquisador |
| Gabriella Demarque - Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo | Aluno |
| Elias Ribeiro Rosa Junior - Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo | Aluno |
| Bruna Rodrigues - Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo | Aluno |
| Fernanda Borem - Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo | Aluno |
| Marina Sanches – Faculdade de Medicina da USP | Aluno |
| Gabriel Souto | |
| Leandro Zirondi | |
| Carlos Cardoso | |
| Rebecca Sales |
Aprendizagem colaborativa
Aprenda Python, R e outras tecnologias na prática em uma plataforma inovadora de aprendizagem em ciência de dados e machine learning.
Projeto de pesquisa e desenvolvimento tecnológico
O projeto visa criar cenários a respeito do deslocamento populacional em busca de atendimento avaliando a relação entre a distância e o tempo de viagem até a unidade especifica de acordo com a intervenção de saúde analisada.
